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eisehn (Fach) / 1 (Lektion)
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- Eigenschaften von subjektive Values alle optionen sind auf einer gemeinsamen Skala representiert diese erlaubt es qualitativ verschiedene Waren/Güter/Rohstoffe in eine Rangfolge zu bringen je größer der Unterschied zwischen zwei Werten, desto wahrscheinlicher ist es, dass eine Person die Option mit dem größeren Wert wählt
- Welche Entscheidungen basieren alle auf subjektive Values? einfache #Entscheidungen Entscheidungen unter ''Risiko Intertemporale Entscheidungen Profane private Entscheidungen Alltagsentscheiduungen
- Implizite Annahme von EntscheidungsfindungsTheorien es gibt einen subjectiven Value dieser ist rank ordered mindestens ordinal skalen niveau es gibt ein neuronales korrelat des subjective Value
- Welche Theorien gehen alle von einem subjektive Value aus? Economics Revealed Prferences Expected Utility Theory Discounted Utility Theory Psychologie Prospect Theory Cumulative Prospect Theory Learning Theory Biologie Risk-sensitivity Theory
- Problem mit subjective values in the brain in Reihenfolge bringen von qualitativ verschiedenen Waren/Rohstöffen/Gütern impliziert mindestens Ordinal-Skalen-Niveau dh transitivität von Preferenzen wird aber gelegentlich verletzt
- was heißt Transitivität von Preferenzen Eine gegebene Wahl-Option kann nicht zur selben Zeit besser oder schlechter als eine andere Option sein
- transitivität ist notwendig für die Annahme der Existenz von subjective Values ohne -transitivität können subjective Vales nicht direkt angenommen werden transitivität ist in vielen ökonomischen Entscheidungstheorien eine explizite Annahme (offenbarte Preferenzen)
- Tversky sagt über Transitivität: Transitivität ist das zugrundeliegenste und zwingenste Prinzip von rationalem Verhalten
- Das Begehren von einem gegeben Gamble ... hängt von der lokale gable-Kombination ab Begehren ist kontextabhänging
- context-dependent desireábility formel logit i/j = log (Pi/j : Pj/i)
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- Neuronale Repräsentation von Kontext-#Abhängigem Begehren Kontext-Abhängiges Begehren ist im Gehirn Repräsentiert es ist in den traditionellen Werte-Kodierenden Arealen, incl DLPFC, VMPFC, PPC u Striatum kodiert Die neuronale Repräsentation ist NICHT ordinalskaliert
- Hypothese: Warum sind wir intransitiv wir sind intransitiv wegen der speziellen mentalen Regeln die wir nutzen, um Entscheidungen unter Risiko zu treffen
- Wie sehen die mentalen Regeln aus, nach denen Entscheidungen unter Risiko getroffen werden? Die Präferenzen sind Distanz abhängig Die Whl eines Gambles mit größerem Gewinn versus eines Gambles mit größere Wahrscheinlichkeit ist eine Function der Gable Distance Abb Niedrige Gamble Distance: Präferenz für das reichere Spiel hohe Gamble Distanz: Präferenz für das sicherere Spiel --> Shift von Risiko-suchend zu risiko avers als eine Funktion der Gable Distanz
- niedrige Gamble-distanz: präferenz für das reichere Gamble
- hohe gamble distanz Präferenz für das sicherere Gable
- Additive Difference Model Entscheider betrachten ein gamble nicht als ein integriertes Ganzes, sondern vergleichen Wahrscheinlichkeiten und Gewinn-Größen seperat zwischen zwein Spielen Vergleichen Wahrscheinlichkeiten Vergleichen Gewinnen Kein Linearer Effekt der Attribut-Differenzern auf die Entscheidung Gamble A wird gegenüber Gamble B bevorzugt, wenn
- Additive Difference Model Formel D ∑ Φi [Ai - Bi] ≥ 0 i=1 D = Anzahl der Atribute i Φ = non-linearer atribut-Spezifischer Gewichtungsfaktor
- Additive Difference Model Formel - Beispiel Bevorzuge Gable A über B, wenn Φprob[ProbA-ProbB] - Φgain[GainA-GainB] ≥ 0
- Phi ist wie geformt? S-förmig und verschieden für verschiedene Atribute
- Wenn Delta Attribute ist groß: liegt ΦProbs > ΦGains
- Wenn Delta Attribute ist klein: liegt ΦProbs < ΦGains
- Additive Distance Theory sagt vorher entfernte Gamble paarungen: hohe Priorität Risiko zu vermeiden -> risiko avers benachbarte Gamble Paaarungen: hohe Priorität den Gewinn zu maximieren -> risiko suchend konsistent mit psychophysik der Wahrnehmung (Webers Gesetz, JND)
- Intransitivität und Evolution Intransitivität kann darwinian Fitness unter bestimmten Umständen maximieren